【Transformer序列预测】Pytorch中构建Transformer对序列进行预测源代码

Python,Pytorch中构建Transformer进行序列预测源程序。包含所有的源代码和数据,程序能够一键运行。此程序是完整的Transformer,即使用了Encoder、Decoder和Embedding所有模块。源程序是用jupyterLab所写,建议分块运行。也整理了.py格式供PyCharm等运行。

工作是进行序列预测,此示例是使用12个值,来预测1个值。

具体工作如下:

1、加载数据。数据为Excel文件,525行,13列。即525个样本,前12列为数据,第13列为预测值(标签)。原序列长度为12,预测步长为1。为了符合Transformer的输入,将原始的1x12序列强行调整为3x4的格式,即序列长度=3,维度=4。这一步对于Transformer非常重要。依次划分70%、10%、20%作为训练集、验证集和测试集。

2、构建Encoder、Decoder类,进而构建Transformer。用summary显示网络结构。

3、训练,计算Loss。

4、测试,计算测试集R2、MAE、RMSE、MAPE,绘图。

注:程序关键部分都有注释,有基础的话容易替换数据,可替换任意长度数据。可有偿帮忙替换数据。原程序跑不通可远程帮忙调通。

整理不易,价格低廉,唯一渠道为闲鱼售卖,价格19元。近来有许多用户盗版本人程序,私聊后还拒不承认。。。因此本程序已于2024.12.04在淘天知识产权进行了备案,如有盗版将追究。

【闲鱼链接】:https://m.tb.cn/h.TWN65OE?tk=cweO3FAVwan CZ001

如果链接失效,可在闲鱼搜索:耐心的等待5283 ,然后点"用户"即可找到个人主页下的程序。

相关推荐
海天一色y2 小时前
模型部署的「通用语」:ONNX 转换
pytorch·onnx
量子-Alex3 小时前
【大模型后训练SFT】Finetuning with Sampling: SFT Learns Better Than You Think
人工智能·深度学习·机器学习
ForDreamMusk3 小时前
Transformer Encoder Block
人工智能·深度学习·transformer
打工仔折腾 AI3 小时前
LLaMA 1 到 LLaMA 3 架构演进拆解:从 RoPE、GQA 到词表扩张
人工智能·后端·python·深度学习·langchain·llama
这张生成的图像能检测吗5 小时前
(论文速读)LINN:液体神经网络与脉冲神经元融合的可解释旋转机械故障诊断
人工智能·深度学习·神经网络·故障诊断
东方佑5 小时前
v24 (Hybrid2Fast) 架构与实验报告
人工智能·深度学习·语言模型·自然语言处理·架构
龍德明宇5 小时前
无摩擦的智能与有重力的主体-龍德明宇
人工智能·深度学习·ai哲学·负主体性·ai存在论
Alice-YUE6 小时前
前端 × AI:从 Cursor 到 Transformer,一份完整认知路径
前端·人工智能·transformer·ai编程·前端开发·cursor
zxsz_com_cn7 小时前
预测性维护中的时间序列异常检测:从3sigma到Transformer
transformer·工业4.0·异常检测·时间序列·预测性维护
成为深度学习高手8 小时前
SEMixer:以随机注意力增强patch语义、渐进混合多尺度的轻量长期时序预测模型
人工智能·深度学习·机器学习·数据挖掘·时间序列